统计及系统

统计在交易系统中很重要。我的系统是基于统计结果的，给定样本满足预期收益的统计概率及统计样本数就是信号。只需保证统计概率在时间分布上有一定的普遍性就满足要求。

首先你需要定义的是什么是一次成功的交易。感觉某些同学的胜率定义不是很明确。50%或70%的成功率，你的期待的赢利是多少？你预期的损失是多少?某一天涨0.1点也算涨，但你能赢多少？

不同的交易系统有不同的赢利期待。我主攻option,  我定义一次成功的交易是收益超过130%。成功率超过60%。那么最坏情况是你投1000元，1000元60%的机会变成2.3倍。最坏情况下，忽略option时间值，40%的投入归零，你的毛收益是2300*0.6 – 1000 = 138 元。

对应到相应股票上，你要统计其在一定时间内其价格变动超过某个值的概率。可以简化一下，以spy为例， 比如说10日，其上涨超过2%的机会比较稳定在40%左右，你的胜率如果到到60%以上，基本保证一次成功的交易你可以超过130%的盈利，你的胜率超过60%。

我有一个统计是sp500指数以1%为反转信号统计其变化幅度及时间。 用这个信号是出奇的简单及高效，我以前一直忽略了它。请看不同时间段的统计数据。

第一行为利，77-100*18 77 代表10日内升2%的概率为77%， 共18个样本，而普通情况下3073个样本（2005~今）10日内上升到2%的概率为42%. 信号是下跌了10%没有1%的反弹。 再看sy1 < -1 这一栏， 58%的机会基本上是可操作的了。

2016年以来波动小，10日2%的涨幅基本可以保证你150% 的收益率。

即使是在2008/01/01~2009/12/31， 波动较大，我们需要10日内上涨3%，你也可以保证不错的胜率

2005/01/01 ~ 2017/03/31

sp     1 2  ---  77-100*18    ---  42- 60*3073  --- sy1<-10 *

sp     1 2  ---  79- 95*39    ---  42- 60*3073  --- sy1<-8  *

sp     1 2  ---  71- 94*71    ---  42- 60*3073  --- sy1<-6  *

sp     1 2  ---  70- 90*205   ---  42- 60*3073  --- sy1<-4  *

sp     1 2  ---  65- 87*354   ---  42- 60*3073  --- sy1<-3  *

sp     1 2  ---  63- 85*564   ---  42- 60*3073  --- sy1<-2  *

sp     1 2  ---  58- 80*990   ---  42- 60*3073  --- sy1<-1  *

 

2010/01/01~2017/03/31

sp     1 2  ---  60-100*5     ---  41- 59*1814  --- sy1<-10 *

sp     1 2  ---  85-100*14    ---  41- 59*1814  --- sy1<-8  *

sp     1 2  ---  71-100*32    ---  41- 59*1814  --- sy1<-6  *

sp     1 2  ---  69- 96*88    ---  41- 59*1814  --- sy1<-4  *

sp     1 2  ---  65- 91*178   ---  41- 59*1814  --- sy1<-3  *

sp     1 2  ---  63- 85*286   ---  41- 59*1814  --- sy1<-2  *

sp     1 2  ---  57- 78*527   ---  41- 59*1814  --- sy1<-1  *

 

2016/01/01 ~2017/03/31

sp     1 2  --- 100-100*1     ---  32- 47*304   --- sy1<-6  *

sp     1 2  ---  75-100*8     ---  32- 47*304   --- sy1<-4  *

sp     1 2  ---  71-100*14    ---  32- 47*304   --- sy1<-3  *

sp     1 2  ---  65- 94*29    ---  32- 47*304   --- sy1<-2  *

sp     1 2  ---  49- 71*73    ---  32- 47*304   --- sy1<-1  *

sp     1 2  ---  47- 71*88    ---  32- 47*304   --- sy1<0   *

 

2008/01/01~2009/12/31

sp     1 3  ---  84-100*13    ---  45- 67*495   --- sy1<-10 *

sp     1 3  ---  76- 90*25    ---  45- 67*495   --- sy1<-8  *

sp     1 3  ---  69- 88*36    ---  45- 67*495   --- sy1<-6  *

sp     1 3  ---  62- 84*81    ---  45- 67*495   --- sy1<-4  *

sp     1 3  ---  60- 84*118   ---  45- 67*495   --- sy1<-3  *

sp     1 3  ---  59- 82*164   ---  45- 67*495   --- sy1<-2  *

sp     1 3  ---  54- 79*224   ---  45- 67*495   --- sy1<-1  *

 

好了，秘密捅穿了，你自己可以统计这个变化幅度及周期。

我不可能在公共论坛上发布我的信号。开了一个群，加上一些时间值参数发布更加可靠的信号。在我有动力的时候免费发送。